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不只是角色3D模型！AI讓角色動(dòng)起來超有趣！別再擔(dān)心動(dòng)畫拖更了

發(fā)布時(shí)間：2024-08-31 11:08:58 瀏覽量：157次

郭一璞 發(fā)自 云凹非寺
量子位報(bào)道 | 公眾號 QbitAI

一只3D的狗頭卡通角色：

狗頭卡通角色

給它畫上骨架：

狗頭卡通角色骨架

誒？就可以動(dòng)起來了：

動(dòng)態(tài)狗頭卡通角色

同樣的方法，也可以讓3D小男孩動(dòng)起來：

3D小男孩動(dòng)畫

讓3D高挑大姐姐動(dòng)起來：

3D大姐姐動(dòng)畫

讓3D貓貓活蹦亂跳：

3D貓貓動(dòng)畫

總之，一切原本應(yīng)該只是靜態(tài)的3D角色模型，不管是人是動(dòng)物，還是自然界不存在的卡通創(chuàng)意角色，都能見皮知骨，由靜到動(dòng)：

3D角色模型

連影子都配合的非常好！

只知道脫骨雞、脫骨鴨掌，沒想到，還有人反著來。

這一切，都是一個(gè)叫做RigNet的AI自動(dòng)完成的。只要設(shè)計(jì)好角色的3D動(dòng)態(tài)外形，它就可以自動(dòng)預(yù)測角色骨架，預(yù)估骨架外皮膚的重量，生成角色運(yùn)動(dòng)的圖像。

這可比人工制作動(dòng)畫方便多了，要是能用在3D動(dòng)畫或者3D游戲制作上，以后就不用擔(dān)心拖更或跳票了呢。

這項(xiàng)研究也登上了SIGGRAPH 2020，作者來自馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校和多倫多大學(xué)。

SIGGRAPH2020

多網(wǎng)絡(luò)合作實(shí)現(xiàn)

AI讓3D角色動(dòng)起來，需要經(jīng)歷兩個(gè)步驟：先是確定骨骼的位置，再預(yù)測骨架之外皮膚的重量。

骨骼是有關(guān)節(jié)、會轉(zhuǎn)動(dòng)的，因此AI預(yù)測的時(shí)候也要先找到那些關(guān)節(jié)。

先用一個(gè)GMEdgeNet圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測頂點(diǎn)向相鄰關(guān)節(jié)的位移。

GMEdgeNet預(yù)測

這樣，骨頭大概長在什么地方就出來了。

同時(shí)，還準(zhǔn)備了另一個(gè)GMEdgeNet，用它來預(yù)測網(wǎng)格上的注意力函數(shù)。

GMEdgeNet預(yù)測注意力函數(shù)

劃重點(diǎn)，GMEdgeNet用于預(yù)測關(guān)節(jié)位置。

GMEdgeNet結(jié)構(gòu)示意圖
GMEdgeNet構(gòu)建

做了這樣的準(zhǔn)備，就可以用聚類模型，找到關(guān)節(jié)的位置。

聚類模型找到關(guān)節(jié)位置

關(guān)節(jié)的分布和生物學(xué)意義上的脊椎動(dòng)物并不完全一致，不過鑒于只是追求外在的運(yùn)動(dòng)效果，并不是做骷髏裝飾品，因此有大致的位置來表示身體彎曲的節(jié)點(diǎn)就OK了。

現(xiàn)在找到了關(guān)節(jié)，我們再把關(guān)節(jié)連起來，給它裝上骨頭。

添加骨頭

裝骨頭用的是BoneNet模型和最小生成樹算法，BoneNet負(fù)責(zé)預(yù)測每兩個(gè)關(guān)節(jié)的連接里，哪些連接才是正確的骨頭的位置，符合一般動(dòng)物的身體結(jié)構(gòu)。

BoneNet模型長這樣：

BoneNet模型

同時(shí)，還要給這個(gè)3D角色找到“根關(guān)節(jié)”，就是下圖的小紅點(diǎn)，可以理解為“重心”，需要用到RootNet模型。

根關(guān)節(jié)定位

這真是“刻骨銘心”啊。

好的，現(xiàn)在關(guān)節(jié)、骨架和重心都有了，需要讓這幅骨頭感知一下皮肉的重量，它才能運(yùn)動(dòng)得符合自然規(guī)律也符合人們的觀感。

皮肉重量預(yù)測
皮肉重量感知

給皮肉“稱重”的任務(wù)，還是GMEdgeNet模型來做，它來預(yù)測骨架蒙皮權(quán)重。

傳送門

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論文地址：點(diǎn)擊咨詢

— 完 —

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